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| 編輯推薦： |
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讲究实战，通过具体的案例让读者快速掌握python数据分析技术，特别是本地数据的提取、存储、分析以及网络数据的抓取、清理、存储等；面向就业，主要针对毕业后希望从事量化投资的学生，分析当前主流的量化投资策略，让学生了解当前业界的发展情况；介绍业内主要的量化交易平台并通过案例快速让学生上手，掌握从事量化投资的学生掌握量化金融分析工具。
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| 內容簡介： |
Python是当前金融行业的主流编程语言，金融机构特别是量化投资领域大量使用Python进行数据分析以及投资策略测试、实盘交易等。财经类院校基本上没有开设Python编程这门课，主要还是Excel、R等。
本书主要包括三部分： 介绍金融领域内的前沿科技，主要是大数据、云计算、人工智能等；二是Python数据分析篇，主要介绍Python编程基础，Pandas数据分析以及网络爬虫；三是量化投资篇，主要包括量化投资常见策略，当前国内量化投资平台简介，平台策略开发案例分析等。
本书适合财经类院校的学生、金融机构的从业人员学习，上手简单，有助于在大数据背景下的各种金融投资技术的应用开发。
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| 目錄：
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第1章金融科技1
1.1谈谈方法论1
1.2金融、科技和互联网2
1.3金融科技概念4
1.4金融科技与互联网金融的关系7
第2章大数据9
2.1大数据的定义9
2.2大数据和统计的关系9
2.3大数据的特征10
2.4大数据技术的架构11
2.5大数据产业12
2.6大数据人才13
第3章人工智能与机器学习14
3.1人工智能14
3.2机器学习15
3.3机器学习的常用算法16
第4章金融科技在金融中的应用19
4.1在量化投资中的应用19
4.2Python在智能投顾中的应用20
4.3Python在征信中的应用21
第5章Python在金融行业的应用22
5.1Python在金融行业的现状和应用22
5.2青春不老，奋斗不止25〖2〗〖4〗量化投资与Python语言〖4〗〖3〗〖1〗目录第6章Python的环境搭建26
6.1Anaconda介绍26
6.2常见开源包介绍33
第7章Python读取本地数据35
7.1准备知识35
3.2本地文件的读取35
第8章数据类型和数据结构40
8.1基本数据类型40
8.2基本数据结构44
第9章NumPy基础51
9.1NumPy数组 51
9.2矩阵计算55
9.3蒙特卡洛模拟56
第10章Pandas介绍57
10.1Pandas的特点57
10.2Pandas的数据结构57
第11章Pandas读取数据和规整化72
11.1读取数据72
11.2数据规整化75
11.3保存数据81
第12章绘图和可视化82
12.1使用matplotlib82
12.2Pandas中的绘图函数87
第13章金融数据分析88
13.1金融时间序列88
13.2TuShare介绍91
第14章量化投资介绍96
第15章量化投资平台的介绍99
15.1量化投资的实务99
15.2量化投资平台101
第16章量化策略103
16.1量化策略概述103
16.2常见的量化交易策略103
第17章开启你的量化投资之旅106
后记110
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| 內容試閱：
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我本科和研究生都是学数学的，和朋友见面，很多时候知道你是数学专业的，都会觉得你好聪明，数学不是一般人能学习的。说实话，一直以来，我都认为数学和其他学科没什么两样，只是每个人口味不同而已，一些人喜欢物理，一些人喜欢土木工程；就像在农村学做个砖匠、木匠或者瓦匠一样，只是一门技艺。大部人学习一门专业，其实更多的是一种方法论的学习，专业修养的积累；同时，做着文化传承的工作。当然，肯定也会有一些有兴趣或天赋的人一生致力于数学某一个领域的研究，比如陈景润。那么对于文科背景的人在当今这样的时代，怎样快速掌握金融领域内的科技以及量化金融工作方法呢？我认为方法论就很重要。比如我学习的是数学，大学时期就开始做家教，办培训班，对于数学我会看重三点： 一是数学研究某一事物一般遵循三个步骤，首先把要研究东西的放在一起，也就是要定义一些东西；接着就要研究基于这个定义的这些东西有什么性质，如果是代数方面的就是有哪些运算规则；最后就是这些性质对于我们生活有什么用，怎么解决现实的问题。二是搞数学就是搞关系，我们搞清楚了这个东西的性质，那个东西的性质也搞清楚了，它们之间有什么关系呢，某一个定理或者结论总是要解释事物间的关系。三是我们总是在受约束的条件下解决一个最优化的问题，不管是搞学术还是工作、生活都面临一个约束条件，我们要认识到这个约束条件，然后去讨论可行性，找出最优化的方案。写这么多其实就是想说，我接下来介绍的金融科技都是基于这样的理念去阐述的，希望大家掌握一个模型，快速掌握这些信息，至少让我们在这个行业有一幅地图，知道应该在哪个方面去最大化自己的能力和禀赋，在工作和生活中更加游刃有余。当我们做一件事情或说一句话的时候都是有假设条件的，我们没有口头提出是因为如果我们每次说话都要像做数学题一样，先把假设条件说一下，再沟通也确实太闷或者无味了。我想必须是要有前言来说明一下写这本书的动机，而这个动机的背景、假设以及定位也要在这里做个具体的介绍。还得从2010年股指期货开通说起，股指期货的推出使得量化投资开始兴起，CTP综合交易开发平台的推出使得很多从事软件行业或者理工科背景的牛人纷纷转行进入股指期货交易这个领域，当然那几年国内很多外资背景的电子行业的公司撤出中国也导致很多计算机行业从业人员转行过来，这和《我的宽容人生》里的主人公所处背景差不多： 美国冷战结束，在军工方面的经费投入急剧减少，使得很多火箭专家纷纷投入华尔街。新兴事物的发展总是由各种机缘促成的，这几年大数据、云计算和区块链等科技在大众创业、万众创新的潮流中精彩纷呈，从华尔街回来的80后创建自己的对冲基金，量化对冲基金逐渐成为国内的主流。总之，科技在改变生活，而离得最近、最值得挑战的就是金融市场，我们现在从事金融行业，研究量化投资和量化技术。这本书面向的读者是财经院校的大学生或者研究生，所以我不会讲很多知识点，不会讲得很复杂，尽可能讲得清楚。我认为本书更像是一幅地图，能让读者迅速了解这个行业，能掌握一个模型，快速上手去实战或参与项目，然后不断深入。本书可以作为培训教材，其定位也是希望让非财经院校背景的学生毕业后能迅速了解当前金融市场的生态，能在金融机构迅速上手做项目或成为一名基金经理助理；能让金融从业人员或者投资者更好地使用量化投资工具进行数据分析，从而更好地进行投资。同时，本书不会花时间去介绍投资组合、风险管理等理论，更多强调的是使用Python，而且假设都是使用Windows系统，我们不会告诉读者要在Linux或者Mac上怎么做，我们仅仅提供一个系统的解决方案，让读者快速学习并掌握方法，通过掌握现代金融理论展示自己的能力。时势造英雄。希望读者乘着多层次金融市场建设和创新创业的大风，临风起舞，驭风而行！
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